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Apache Spark&Scalaチュートリアル

by admin

Apache Sparkとは何ですか?

Apache Sparkは、最初にAMPLabのUC Berkeleyで開発されたオープンソースのクラスタコンピューティングフレームワークです。

ディスクベースのhadoopの二段MapReduceと比較して、Sparkはインメモリプリミティブを持ついくつかのアプリケーションで最大100倍のパフォーマンスを提供します。

これは、プログラムがデータをクラスタのメモリにロードし、データを常に照会することを可能にするため、機械学習アルゴリズムに適しています。Sparkプロジェクトには、Spark CoreおよびResilient Distributed DatasetsまたはRdd、Spark SQL、Spark Streaming、Machine Learning LibraryまたはMllib、GraphXなどのさまざまなコンポーネントが含まれています。Apache SparkとScalaチュートリアルの次のセクションでは、Apache Sparkとは何かについて話しましょう。

Apache Scalaとは何ですか？

Scalaは現代的でマルチパラダイムプログラミング言語です。 それは優雅で、精密な、タイプ安全な方法で一般的なプログラミングパターンを表現するために設計されていた。 主な特徴の1つは、オブジェクト指向言語と関数型言語の両方の機能をスムーズに統合することです。その中のすべての値がオブジェクトであるため、これは純粋なオブジェクト指向言語です。

オブジェクトの動作と型は、トレイトとクラスを通して説明されます。

関数型言語でもあり、その中のすべての関数が値であるためです。 無名関数を定義するための軽量な構文を提供することにより、高階関数のサポートを提供します。

また、言語はまた、関数をネストすることを可能にし、運ぶためのサポートを提供します。 また、ケースクラスやパターンマッチングモデル代数型のサポートなどの機能を備えています。

Scalaは静的に型付けされており、表現力豊かな型システムで権限を与えられています。 このシステムは、一貫性のある安全な方法で抽象化の使用を強制します。 特に、このシステムは、注釈、クラス、ビュー、多態性メソッド、複合型、明示的に型指定された自己参照、および上限と下限の型境界などのさまざまな機能をサ

ドメイン固有のアプリケーションの開発には、一般的にドメイン固有の言語拡張が必要です。 Scalaは拡張可能であり、言語メカニズムの例外的な組み合わせを提供します。 このため、新しい言語構造をライブラリとして追加することは容易になります

Apache SparkとScalaチュートリアルの次のセクションでは、Apache SparkとScalaの利点につ

Apache SparkとScalaの利点専門家や組織へ

以下は、Apache SparkとScalaの利点です

  • メモリ計算で信頼性の高い高速を提供します。

  • インタラクティブなクエリと反復アルゴリズムで効率的です。

  • RDDという名前の不変のプライマリ抽象化のためのフォールトトレランス機能。

  • 組み込みの機械学習ライブラリ。

  • spark streamingを使用してデータをストリーミングするための処理プラットフォームを提供します。spark streamingとspark sqlを使用したリアルタイム分析で非常に効率的です。

  • グラフィカルな観測のためのsparkコアの上にGraphxライブラリ。

  • 任意のapi JAVA、SCALA、PYTHON、Rとの互換性は、プログラミングが容易になります。Apache sparkとScalaチュートリアルの次のセクションでは、apache sparkとscalaの前提条件について説明します。

    Apache SparkとScalaチュートリアルの前提条件

    Apache SparkとScalaチュートリアルの基本的な前提条件は、任意のプログラミング言語の基本的な知識であり、チュート 参加者は、データベースのデータベース、SQL、およびクエリ言語の基本的な理解を持っていることが期待されます。 必須ではありませんが、LinuxまたはUnixベースのシステムの実用的な知識は、このチュートリアルのための追加の利点です。

    次のセクションでは、Apache SparkとScalaチュートリアルのターゲットオーディエンスを見てみましょう。Apache Sparkについての詳細を学ぶことに興味があります。&Scala？ 今日私たちのApacheコースに登録！

    Apache SparkとScalaチュートリアルのターゲットオーディエンス

    このチュートリアルは、リアルタイムのビッグデータ分析の成長と要求の厳しい分野でのキャ 分析の専門家、研究の専門家、IT開発者、テスター、データアナリスト、データサイエンティスト、BIおよびレポートの専門家、およびプロジェクトマネージャーは、このチュー Apache Sparkの完全な理解を得ることを希望する他の志願者や学生も、このチュートリアルの恩恵を受けることができます。

    次のセクションでは、Apache SparkとScalaチュートリアルの概要を見てみましょう。

    Apache Spark and Scala Tutorial Overview

    Simplilearnが提供するApache Spark and Scalaトレーニングチュートリアルでは、リアルタイム分析の基礎と分散コンピューティングプラットフォームの必要性についての詳細が提供されている。このチュートリアルでは、Scalaとその機能について説明します。

    • Scalaとその機能について説明します。

      • Scalaとその機能について説明します。

      • Apache Sparkのアーキテクチャの知識を強化します。

      • Apache Sparkを使用してアプリケーションをインストールして実行するプロセスを説明します。

      • SQL、ストリーミング、およびバッチ処理の実行に関する知識を強化します。Hadoopデータの機械学習とグラフ分析について説明します。次のセクションでは、Apache SparkとScalaチュートリアルの目的について説明します。

        目的

        このチュートリアルを完了すると、次のことができます:

        • Sparkをインストールするプロセスを説明

        • Scalaの機能を説明

        • SPARKでアプリケーションを作成するためにRDDを使用する方法を説明

        • SparkSQLを使用してSQLクエリを実行する方法を説明

        • Sparkストリーミングの機能を説明

        • Sparkストリーミングの機能を説明する

        • Sparkの機能を説明する

        • Sparkの機能を説明する

        • Sparkの機能を説明する

        • Sparkの機能を説明する

        • Sparkの機能を説明するmlプログラミング

        • graphxプログラミングの機能について説明します

        次のセクションのapache sparkとscalaチュートリアルでカバーされているレッス

        このApache SparkとScalaチュートリアルでカバーされているレッスン

        このチュートリアルでカバーされているレッスンは七つあります。 以下にリストされているレッスン名を見てみましょう

        レッスンNo

        チャプター名

        あなたが学ぶもの

        レッスン1

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        レッスン1

        レッスン1

        レッスン1

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        レッスン1parkチュートリアルの概要

        この章では、次のことができます。

        • hadoopでのmapreduceの制限について説明します

        • バッチと比較します。 リアルタイム分析

        • ストリーム処理とメモリ内処理のアプリケーションについて説明します。Sparkの機能と利点を説明します。

        • Sparkの機能と利点を説明します。

        • スタンドアロンユーザーとしてSparkをインストールする方法を説明します。

        • SparkとHadoop Eco-systemを比較します。

        レッスン2

        Scalaでのプログラミング入門チュートリアル

        この章では、次のことができます。

        • Scalaの機能を説明します。Scalaで使用される基本的なデータ型とリテラルをリストします。

        • Scalaで使用される基本的なデータ型とリテラルをリストします。

        • Scalaで使用されている演算子とメソッドを一覧表示します。

        • Scalaのいくつかの概念について説明します。

        Lesson3

        Spark Tutorialでアプリケーションを作成するためのRDDの使用

        この章では、次のことができます:

        • Rddの機能を説明

        • Rddの作成方法を説明

        • RDD操作とメソッドを説明

        • SbtでSparkプロジェクトを実行する方法を説明

        • RDD関数を説明し、

        • Scalaで異なるコードを書く方法を説明する

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        レッスン4

        spark sql tutorialを使用したsqlクエリの実行

        この章では、次のことができます:Sparksqlの重要性と機能を説明する

      • RDDsをデータフレームに変換する方法を説明する

      • SparkSQLのいくつかの概念を説明し、

      • hive統合の概念を説明する

        		•

        Lesson5

        Lesson5

        Lesson5

        Lesson5

        Lesson5

        Lesson5

        spark Streaming Tutorial

        この章では、次のことができます:

        • Sparkストリーミングのいくつかの概念を説明する

        • 基本および高度なソースを説明する

        • ステートフルな操作の仕組みを説明する

        • ウィンドウおよび結合操作を説明する

        Lesson6

        Spark MLプログラミングチュートリアル

        この章では、次のことができます。

        • 機械学習のユースケースとテクニックを説明します。Spark Machine Learningの重要な概念を説明します。

        • 機械学習データセットの概念を説明します。

        • 交差検証を介して機械学習アルゴリズム、モデル選択を議論します。

        レッスン7

        Spark GraphXプログラミングチュートリアル

        この章では、次のことができます:

        • Spark GraphXプログラミングの基本的な概念を説明する

        • グラフ並列システムの制限について説明する

        • グラフで操作を説明し、

        • グラフシステムの最適化について説明する

        結論

        これで、このapache sparkとscalaチュートリアルに含まれるものについて終わります。 次の章では、Sparkチュートリアルの概要について説明します。

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